filtered_text = [word for word in tokenized_text if word not in stopwords]报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'decode'

这个报错提示是因为你在对一个列表对象进行decode操作，但是列表对象并不支持decode操作。可能是你在对一个已经被编码过的列表进行解码操作。请检查一下你的代码，确保你想要操作的对象是一个字符串对象，而不是一个列表对象。你可以尝试把你的代码改成以下形式：

filtered_text = [word.decode() for word in tokenized_text if word.decode() not in stopwords]

或者：

filtered_text = [word for word in tokenized_text if word not in stopwords]
filtered_text = [word.decode() for word in filtered_text]

这样可以在过滤停用词之后再对词汇进行解码操作。

相关问题

代码：# 定义parse_news_file函数 def parse_news_file(file_path): # 读取文本文件内容 #text_file = open(file_path, 'r', encoding='utf-8') text_rdd = sc.textFile(file_path) text = ''.join(text_rdd.collect()) # 分解文件路径 parts = file_path.split('/') # 获取类别和文件名 category = parts[-2] filename = parts[-1] print(filename) # 对文本内容进行分词和过滤停用词 seg_list = jieba.cut(text) filtered_list = [word for word in seg_list if word not in stopwords] # 计算tf-idf特征 hashingTF = HashingTF() tf = hashingTF.transform(filtered_list) idf = IDF() idfModel = idf.fit(tf) tfidf = idfModel.transform(tf) # 返回LabeledPoint对象 return LabeledPoint(category, tfidf) # 获取或创建全局的SparkContext sc = SparkContext.getOrCreate() # 读取数据集，调用parse_news_file函数处理每个文件，使用LabeledPoint定义文本的类别和向量 data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*').map(lambda x: parse_news_file(x[0])) print("hello",data.count())报错Exception: It appears that you are attempting to reference SparkContext from a broadcast variable, action, or transformation. SparkContext can only be used on the driver, not in code that it run on workers. For more information, see SPARK-5063.

这个错误提示说明在你的代码中使用了SparkContext，而SparkContext只能在Driver程序中使用，不能在Worker节点中使用。你可以尝试将SparkContext的创建和数据读取操作放在Driver程序中，然后使用Spark RDD的转换操作在Worker节点中进行处理。具体来说，你可以将data = sc.wholeTextFiles('hdfs://spark01:9000/project/data/*/*').map(lambda x: parse_news_file(x[0]))这一行代码放到Driver程序中。

代码解析：def scores_get(df,name,types,scoreszd): s = [] filtered_df = df[(df['省名'] == name) & (df['类型'] == types)].loc[:, ['省控线']] filtered_df = np.array(filtered_df) #numpy中把筛选出来的数据变为数组 filtered_df_zhong = filtered_df.flat #filtered_df_list = filtered_df_zhong.tolist() for i in filtered_df_zhong: s.append(i) scoreszd[name] = s

这段代码主要实现了从一个数据框中获取指定省份和类型的分数线数据，并将其存储到一个字典中。具体来说，这段代码的参数包括：

- `df`: 一个包含分数线数据的 pandas 数据框；
- `name`: 用户指定的省份名称；
- `types`: 用户指定的分数线类型；
- `scoreszd`: 用于存储分数线数据的字典。

代码的执行过程如下：

首先，代码定义了一个空列表 `s`，用于存储被筛选出来的分数线数据。然后，代码通过筛选操作从数据框中获取指定省份和类型的分数线数据，并将其存储到名为 `filtered_df` 的数据框中。接着，代码将 `filtered_df` 转化为 numpy 数组，并将其赋值给 `filtered_df_zhong` 变量。此处使用了 `flat` 方法，将二维数组变为一维数组。

最后，代码使用 for 循环遍历 `filtered_df_zhong` 变量中的每个元素，并逐个将其添加到列表 `s` 中。最后，代码将列表 `s` 存储到字典 `scoreszd` 中，以便后续的使用。

需要注意的是，这段代码没有对输入参数进行基本的检查，例如输入的省份名称和分数线类型是否存在于数据框中等。如果输入参数不正确，代码可能会抛出异常。